# သင့် Argilla Instance ကို တည်ဆောက်ခြင်း[[set-up-your-argilla-instance]]

<CourseFloatingBanner chapter={10}
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  notebooks={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter10/section2.ipynb"},
    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter10/section2.ipynb"},
]} />

Argilla ကို စတင်အသုံးပြုဖို့အတွက်၊ သင်ဟာ သင်ကိုယ်တိုင်ရဲ့ Argilla instance ကို အရင်ဆုံး တည်ဆောက်ဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။ ပြီးရင် Python code ကို အသုံးပြုပြီး Argilla ကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်ဖို့ Python SDK ကို install လုပ်ဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။

## Argilla UI ကို Deploy လုပ်ပါ

သင့် Argilla instance ကို တည်ဆောက်ဖို့ အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းကတော့ Hugging Face Spaces ကနေတစ်ဆင့်ပါပဲ။ သင်ရဲ့ Argilla Space ကို ဖန်တီးဖို့ [ဒီ form](https://huggingface.co/new-space?template=argilla%2Fargilla-template-space) ကို ရိုးရှင်းစွာ လိုက်နာပါ။ နောက်ထပ် လမ်းညွှန်မှု လိုအပ်ရင် [Argilla quickstart](https://docs.argilla.io/latest/getting_started/quickstart/) ကို ကြည့်ရှုပါ။
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter10/space_config.png" alt="Space configuration form."/>

>[!WARNING]
> ⚠️ **Persistent storage** ကို ဖွင့်ထားချင်ပါလိမ့်မယ်။ ဒါမှ Space ကို ခဏရပ်ထားတာ ဒါမှမဟုတ် restart လုပ်ရင် data တွေ မပျောက်ဆုံးမှာပါ။
> ဒါကို သင့် Space ရဲ့ Settings ကနေ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။

Argilla အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး အလုပ်လုပ်နေပြီဆိုတာနဲ့၊ သင့်ရဲ့ credentials တွေနဲ့ log in ဝင်နိုင်ပါတယ်။

## Python SDK ကို Install လုပ်ပြီး ချိတ်ဆက်ပါ

အခု သင့် Python environment ဒါမှမဟုတ် notebook ကို သွားပြီး argilla library ကို install လုပ်နိုင်ပါပြီ။

`!pip install argilla`

ကျွန်တော်တို့ Argilla instance နဲ့ ချိတ်ဆက်ကြရအောင်။ ဒါကိုလုပ်ဖို့ သင်ဟာ အောက်ပါအချက်အလက်တွေ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။

-   **သင်၏ API URL**: ဒါက Argilla run နေတဲ့ URL ပါ။ သင် Space ကို အသုံးပြုနေတယ်ဆိုရင်၊ Space ကို ဖွင့်ပါ၊ ညာဘက်အပေါ်ထောင့်က အစက်သုံးစက်ကို နှိပ်ပြီး "Embed this Space" ကို နှိပ်ပြီး **Direct URL** ကို copy လုပ်ပါ။ ဒါက `https://<your-username>.<space-name>.hf.space` လိုမျိုး ပုံစံရှိပါလိမ့်မယ်။
-   **သင်၏ API key**: သင့် key ကို ရယူဖို့၊ သင့် Argilla instance ကို log in ဝင်ပြီး "My Settings" ကို သွားကာ API key ကို copy လုပ်ပါ။
-   **သင်၏ HF token**: သင့် Space က private ဖြစ်နေရင်၊ writing permissions ပါဝင်တဲ့ Access Token တစ်ခုကို သင့် Hugging Face Hub account မှာ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။

```python
import argilla as rg

HF_TOKEN = "..."  # private spaces များအတွက်သာ

client = rg.Argilla(
    api_url="...",
    api_key="...",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"},  # private spaces များအတွက်သာ
)
```

အားလုံး ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်နေခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးဖို့အတွက် `me` ကို ကျွန်တော်တို့ ခေါ်ပါမယ်။ ဒါက ကျွန်တော်တို့ရဲ့ user ကို ပြန်ပေးသင့်ပါတယ်။

```python
client.me
```

ဒါက အလုပ်ဖြစ်တယ်ဆိုရင်၊ သင့် Argilla instance က အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး သင်လည်း ချိတ်ဆက်ပြီးပါပြီ! ဂုဏ်ယူပါတယ်။

အခု ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပထမဆုံး dataset ကို Argilla ထဲကို load လုပ်ဖို့ စတင်နိုင်ပါပြီ။

## ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)

*   **Argilla Instance**: သင်ကိုယ်တိုင် တည်ဆောက်ပြီး run ထားသော Argilla platform ၏ သီးခြား version။
*   **Python SDK (Software Development Kit)**: Python code ကို အသုံးပြု၍ Argilla API နှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်ရန် ကိရိယာများနှင့် library များ စုစည်းမှု။
*   **Argilla UI (User Interface)**: Argilla platform ကို အသုံးပြုသူများ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သော graphical interface။
*   **Deploy**: ဆော့ဖ်ဝဲလ် application တစ်ခု သို့မဟုတ် စနစ်တစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်ရန် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။
*   **Hugging Face Spaces**: Hugging Face Hub ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး Gradio ကဲ့သို့သော library များကို အသုံးပြု၍ Machine Learning demos များကို host လုပ်ပြီး မျှဝေနိုင်သည်။
*   **Space**: Hugging Face Spaces ပေါ်တွင် host လုပ်ထားသော application သို့မဟုတ် project တစ်ခု။
*   **`argilla/argilla-template-space`**: Argilla Space တစ်ခုကို လျင်မြန်စွာ ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော template။
*   **Persistent Storage**: Space ခဏရပ်ထားတာ သို့မဟုတ် restart လုပ်ရင်တောင် data တွေ မပျောက်ဆုံးအောင် အမြဲတမ်း သိမ်းဆည်းထားနိုင်တဲ့ storage အမျိုးအစား။
*   **Credentials**: log in ဝင်ရန်အတွက် လိုအပ်သော username နှင့် password (သို့မဟုတ် API key) ကဲ့သို့သော အချက်အလက်များ။
*   **Python Environment**: Python code များကို run ရန်အတွက် လိုအပ်သော Python interpreter နှင့် libraries များ အားလုံးပါဝင်သော ပတ်ဝန်းကျင်။
*   **Notebook**: Jupyter Notebook သို့မဟုတ် Colab Notebook ကဲ့သို့သော interactive computing environment။
*   **`!pip install argilla`**: `pip` package manager ကို အသုံးပြု၍ `argilla` library ကို Python environment ထဲသို့ install လုပ်သော command။
*   **API URL (Application Programming Interface URL)**: Argilla service ၏ လိပ်စာဖြစ်ပြီး Python SDK က ၎င်းနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အသုံးပြုသည်။
*   **`Direct URL`**: Hugging Face Space ၏ တိုက်ရိုက် URL။
*   **API Key (Application Programming Interface Key)**: Argilla service သို့ authentication လုပ်ရန် အသုံးပြုသော လုံခြုံရေး token။
*   **HF Token (Hugging Face Token)**: Hugging Face Hub အကောင့်အတွက် access token။ Private Spaces များ သို့မဟုတ် writing permissions လိုအပ်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အသုံးပြုသည်။
*   **`writing permissions`**: Hugging Face Hub ပေါ်ရှိ repository တစ်ခုတွင် data များကို ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် အသစ်ထည့်သွင်းခြင်း ပြုလုပ်နိုင်သော ခွင့်ပြုချက်။
*   **`import argilla as rg`**: `argilla` library ကို `rg` ဆိုသော alias ဖြင့် Python script ထဲသို့ import လုပ်ခြင်း။
*   **`rg.Argilla()`**: `argilla` library ၏ client object ကို instantiate လုပ်ပြီး Argilla instance နှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အသုံးပြုသည်။
*   **`api_url` Parameter**: Argilla instance ၏ API URL ကို သတ်မှတ်သည်။
*   **`api_key` Parameter**: Argilla instance ၏ API key ကို သတ်မှတ်သည်။
*   **`headers` Parameter**: API request တွင် ထည့်သွင်းမည့် HTTP headers များ။ Authorization token ကို ထည့်သွင်းရန် အသုံးပြုသည်။
*   **`Bearer {HF_TOKEN}`**: OAuth 2.0 protocol တွင် အသုံးပြုသော token အမျိုးအစား။
*   **`client.me`**: `argilla` client object မှ လက်ရှိ login ဝင်ထားသော user အချက်အလက်များကို ရယူရန်။
*   **Dataset**: AI မော်ဒယ်တွေ လေ့ကျင့်ဖို့အတွက် အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခုပါ။